针对集合经验模态分解(EEMD:Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法在分解过程中, 生成的固有 模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function)分量存在对齐困难的问题, 提出将 EEMD 与相位随机化技术(PRT: Phase Randomization Technique)相结合的全新去噪方法, 使改进后的 EEMD 算法具有更加显著的去噪优势。 通过引入PRT, 能有效处理非线性和非平稳信号,极大地提高了IMF的稳定性和可靠性,进而显著改善EEMD 算法在噪声环境下的性能。 试验结果表明,EEMD-PRT算法与传统算法相比,可提高含噪信号的信噪比和相关 系数, 减小均方误差和平均绝对误差,且在不同孔径的管道泄漏检测中其有效性得到了充分验证。

为更快且更有效地加密和存储通信网络数据, 提出基于改进RSA(Rivest-Shamir-Adleman)算法的通信 网络数据加密存储方法。 首先,将小波变换方法和互补集合经验模态分解方法相结合,对通信网络数据进行 去噪, 提高通信网络数据精度;然后,通过模糊C均值聚类算法对通信网络数据实行数据聚类,将相似的数据 实行统一加密,提高数据加密存储效率;最后,利用哈希访问数据算法替代通讯网络中常规的分布式访问管理 模式, 增强数据存储安全性,防止数据混乱丢失,通过改进RSA加密算法的加密流程,实现对通信网络数据的 加密存储。 实验结果表明,所提方法去噪效果好、安全性高、加密存储效率高,适用于对通信网络数据的加密 存储。 

 针对光通信网络实践教学资源不足的问题,设计了一套虚实结合的全光接入网实践教学系统。 以通信 业务开通任务为主线,在全光接入网现网设备基础上构建全真式实践教学系统,采用软硬结合方式模拟应用层 服务器及通信用户终端,规划从应用层服务器经全光接入网到通信用户终端的配置信息,测试验证各类通信业 务开通成功与否。 以网络故障排除任务为主线,利用虚拟现实技术开发全光接入网虚拟仿真实验教学系统, 构建涵盖中心机房、光缆交接箱、校企联合实验室的虚拟校园应用场景,集中展现光分配网络、多业务网关、 光线路终端和应用层服务器相关的故障问题。 实践表明, 该实践教学系统的设计与应用既提升了教师的 光网络实践教学资源建设能力,又培养了学生解决复杂光网络应用问题的实践创新能力。 

针对现有电力卫星的智能电网安全认证方案主要在同构环境中进行研究,且通常聚焦于实现实体的真实 性认证,提出一种针对电力卫星的智能电网安全异构认证方案, 不仅实现了异构环境中通信实体的真实性 验证, 并且提供了针对终端设备的有效性验证方法。 安全分析证实了本方案的正确性和安全性,而性能分析 表明, 相比现有研究方案,本方案能有效降低认证阶段的时间开销。

针对现有卷积神经网络在强背景噪声下弱信号恢复不足的问题,提出了一个基于多尺度U-Net和注意力 融合机制的去噪网络(MAUnet: Multi-Scale U-Net and An Attention Fusion Mechanism)。 创新性地构建了双重机 制, 通过多尺度模块使网络学习不同尺度上的特征;通过注意力特征融合机制使网络可将浅层高频细节与深层 语义信息融合,增强网络的学习能力,实现特征互补。 实验结果表明,相较于对比方法,所提方法具有更好的 噪声衰减和弱信号恢复能力。

为解决不断增长的网络容量引起的通信带宽不足的问题, 将光通信波段从主要的C波段(1 530~ 1 565 nm)向S波段(1 460 ~1 530 nm)和L波段(1 565 ~1 630 nm)拓展成为解决该问题的有效方式。 Tm3+在 泵浦光激发下可获得~1490 nm波长的发光,将其掺入波导中可实现S波段光放大器。 将NaYF4 : Tm3+,Yb3+ 纳米晶掺入聚合物材料中作为放大器增益介质,设计了一种平面波导放大器结构,仿真了器件在S波段的增益 性能。 利用NaYF4 :1%Tm3+,x%Yb3+纳米晶, 制备了4 种不同Yb3+掺杂浓度的波导放大器样品(x=5,10,15, 20), 并测试了器件增益性能。 实验结果表明,当Yb3+掺杂浓度为10%时, 波导放大器的增益最大,1 cm长的 器件在泵浦功率400 mW时,实现了8.2 dB的相对增益。 提出的Tm3+,Yb3+共掺杂体系的建模仿真对研制高 性能的S波段波导放大器提供了理论指导,利用NaYF4 :Tm3+, Yb3+纳米晶制备的聚合物光波导放大器实现了 S 波段光放大,并有可能在光通信中获得广泛应用。

为弥补单一气体传感器面对多种气体选择性的不足,使其能更精准识别多种气体,提出了一种基于结构 重参数化技术及深度可分离卷积技术的改进型卷积神经网络,将模型训练时的多分支卷积结构集成到推理时 的单分支简单卷积层中。 在简化推理模型复杂性的同时,大大增强了模型对气体响应数据的特征提取能力。 将该方法应用于含有10种常见VOCs的气体传感器阵列公共数据集,识别准确率达到96.46%,调整模型复杂 度增加卷积层后,准确率可达97.44%。

为提高激光泵浦源系统的整体效率,设计了一种负载自适应半导体激光器恒流驱动器。 该驱动器能根据 激光器阵列串联负载数量和驱动电流的变化,自适应地调节负载的供电电压,从而优化工作效率。 实验结果 表明,驱动器的最大输出电压为22V,最大输出电流为1200 mA,在驱动8个串联激光器负载的工况下,效率 可达91.6%以上。 这种负载自适应技术为设计高效的半导体激光器驱动器提供了新思路。 

针对现有微电子与集成电路专业课程大多以理论为主,缺少仿真实验,FPGA(Field Programmable Gate Array)实操类实验项目严重不足的问题, 设计了一套基于CPU(Central Processing Unit)-FPGA的SoC(System on Chip)实验系统。 利用 ModelSim 等仿真工具, 以 FPGA 为开发平台实现 CPU 系统功能。 以 RISC-V(Reduced Instruction Set Computer)精简指令集为该 CPU 的指令集, 以模块化为设计思想, 从微处理器的局部到总体设计 5 级流水线CPU。 系统融合了软硬件开发,能激发学生的学习兴趣。 搭建的实验平台逐步实现CPU的配置与 指令集至整个CPU的架构、编程、仿真、下载与调试,使学生对FPGA实现集成电路系统设计有深入理解,有 助于专业理论课程的学习。 通过将OBE(Outcomes-Based Education)教学理论应用于集成电路 EDA(Electronic Design Automation)课程的仿真实验结果表明, 这种设计方法与内容适用于产学研相结合, 并能提高学生创新 创业能力。

为解决非完备信息下空战机动决策确定最优策略的问题,提出了一种基于区间投影寻踪法的非完备空战 决策评估方法。 首先,引入区间数表示非完备空战数据,将理想解排序法中的欧氏距离替换为灰色关联度,并 给出正负理想解,提出区间参考灰色理想解排序法(RIGRA-TOPSIS: Referential Interval Grey Relation Analysis- Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), 定量地得到了空战指标的客观权重。 然后, 提出了 改进的区间投影寻踪法,将得到的客观权重作为区间投影寻踪法的初始投影向量,使用基尼系数代替标准差 进行计算,并对投影密度进行指数校正,应用粒子群算法求出投影值,确定了最大投影值对应于空战博弈的 最优策略。 仿真结果表明,所提方法应用在小样本空战策略集的情况下具有良好效果。

 针对虚拟同步发电机(VSG: Virtual Synchronous Generator) 控制下的电力电子变压器(PET: Power Electronic Transformer)逆变级存在抗扰动能力弱, 动态性能差等问题, 提出一种线性自抗扰控制与VSG相结合 的控制策略。 在传统VSG控制策略的有功环上加入了二阶自抗扰控制器,通过引入状态观测与反馈对系统误 差进行实时估计和补偿,从而消除内外扰动,使逆变器在不同运行状态下频率与功率都能稳定跟踪,同时振荡 现象减弱。 最后通过仿真验证了改进后控制策略的最大超调量降低了54.5%, 频率波动时间缩短了0.22 s, 提升了系统的动态性能。

针对Magnus旋转式风帆的升力模型与传统升力公式贴合度差的问题, 提出理论与数值仿真相结合的 方法对Magnus 风帆升力公式进行优化。 首先建立Magnus风帆几何及流场域模型, 并进行网格无关性验证和 数值验证。 采用数值仿真方法对Magnus风帆模型进行空气动力学特性分析, 分析不同来流速度和不同风帆 转速对其产生推力大小的影响。 最后根据所得数据对传统升力模型进行修正,对比不同条件下的仿真数据 验证了修正模型的可靠性。 试验结果表明,Magnus风帆产生的推进力随转速比的增大而增大, 且优化后的 升力模型拟合仿真值的贴合度较好,表现出更高的准确性。

针对一类具有时变时滞和量化误差的不确定网络化随机T-S(Takagi-Sugeno)模糊系统, 研究考虑双端量 化的混合触发鲁棒H∞ 控制问题。 首先,为减轻网络通信负担,设计混合触发方案减少数据传输。 考虑在传感 器端和执行器端分别构建静态对数量化器量化采样信号和控制信号并考虑量化误差以提高系统的控制精度, 在混合触发机制下重新建立网络化随机T-S模糊模型并深入刻画网络诱导延迟、不确定性和量化误差等网络 随机诱导现象。 其次,选取时滞依赖和模糊基依赖的Lyapunov函数,引入自由权矩阵,推导出使双端量化模糊 系统渐近稳定的充分条件,并将能量有界的噪声信号对输出的影响抑制在H∞ 性能指标γ下。 仿真实验表明, 所提方案可以有效减少数据传输,提高系统控制精度,并且相较于传统方法降低了设计的保守性。

针对海底混输水平管-下倾管-立管系统严重段塞流控制中通讯条件受限的问题,提出了一种基于动态事 件触发(DET: Dynamic Event Triggering)的模型预测控制(MPC: Model Predictive Control)策略。 首先, 描述段塞 流产生的原因和过程,并分析了用于控制的简化模型。 其次,设计一种基于预测值与实际值偏差的动态事件触 发机制,实时监测系统的运行状态并调节事件触发条件,以提高系统的稳态性能和降低触发频率。 最后,进行 实验对比分析。 结果表明,所提方法在保证控制性能的基础上能有效降低系统触发频率,与小开度阀门相比, 石油潜在产量增加了约2.8%。

为解决电动汽车级联型充电模块整体阻抗模型的构建问题,提出了一种基于VIENNA整流器和全桥LLC 谐振变换器级联型充电模块阻抗建模方法。 首先,确定一种充电模块典型拓扑结构,分别构建了基于状态空间 法的前级VIENNA整流器小信号模型和基于等效电路法的后级全桥LLC谐振变换器小信号模型。 其次,结合 控制策略分别得到VIENNA整流器的闭环输出阻抗和全桥LLC谐振变换器的闭环输出阻抗及输入阻抗。 在此 基础上,整合前后级的小信号模型及控制策略可得到充电模块的小信号电路模型,进而推导出充电模块的整体 阻抗模型。 最后,依据奈奎斯特稳定判据,分析了系统参数对充电模块稳定性的影响;基于Matlab/Simulink 搭建充电模块仿真系统,仿真结果验证了充电模块整体阻抗模型的正确性。 所提建模方法实现了单级架构到 两级架构型充电模块的整体阻抗建模,为分析充电模块的并联稳定性提供了理论基础。

为解决在障碍环境下机器人绕障效果较差、效率较低的问题,提出基于邻域粗糙集的轮式工业机器人 绕障控制算法。 首先,采用基于2D激光测距仪的环境感知方法,对机器人局部环境和障碍物环境进行分析, 为后续绕障控制提供精准环境信息;其次,针对机器人的初始绕障决策规则,利用邻域粗糙集的知识约简作 用, 将其化简为最小绕障决策规则, 得出可行路径集合; 最后, 以可行路径集合为依据, 利用 ND+ (Nondimensional)算法确定机器人的绕障决策方向, 进而实现轮式工业机器人的绕障控制。 实验结果表明, 该 方法可以在保障绕障控制稳定性的同时,获取较高的机绕障控制精度和效率。

 针对手势识别由于分割效果差,导致识别率较低等问题,提出基于改进支持向量机的动态多点手势动作 识别方法。 选用深度阈值法分割动态多点手势图像, 提取出手掌中最大的圆细化手部区域, 获取7维手部 HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征向量, 完成手势动作图像预处理。 引入支持向量机, 并且通过误差项 改进该算法。 采用改进后的支持向量机最优线性分类特征向量,利用支持向量机输入分类后的手势特征向量, 实现动态多点手势动作识别。 实验结果表明, 所提方法受光照影响波动小, 在有光照情况下, 识别率达到 92. 5%以上, 而无光照情况下, 识别率仍高于90.0%, 并且图像分割信息完整、识别准确性高。

针对电动自行车头盔佩戴检测存在小目标漏检、 准确率低的问题, 提出一种基于YOLOv5s(You Only Look Once version 5 small)的改进电动车头盔检测算法。 在主干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)卷积注意力机制, 以提升对聚集目标的关注, 解决因遮挡导致的检测效果差的问题; 将颈部网络中的 FPN(Feature Pyramid Network)+PAN(Path Aggregation Network)结构改为结合了跨尺度特征融合方法思想的特征 融合结构,增强模型不同方向上的多尺度融合能力,使目标多尺度特征有效融合,提升对小目标的识别能力; 使用SIoU(Structured Intersection over Union)定位损失函数代替CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数, 以提高边框回归精度。 实验结果表明,改进后的YOLOv5s模型准确率P和召回率R分别为94.7%和91.2%, 平均精度值mAP为95.6%, 相较于原始YOLOv5s模型分别提升6%、7%和6.5%。 该方法使电动自行车头盔 佩戴检测准确率得到了明显提升。

为提高智慧门禁人脸识别结果准确性和识别效率,从而提升智慧门禁系统的智慧化服务,提出一种基于 孪生神经网络的智慧门禁人脸识别算法。 对人脸图像信号进行小波变换获取小波系数,选择合适的阈值处理 小波系数,再次对小波系数进行逆变换,得到去噪后的人脸图像;并经去噪后,在孪生神经网络内将其输出值 映射处理,形成维数为128的特征向量;引入对比损失函数, 通过比较样本网络输出特征向量间的欧氏距离 判断其相似度,最终实现智慧门禁人脸识别。 实验结果表明,所提算法的智慧门禁人脸识别结果和识别效率 明显优于其他算法。

针对目前数据治理领域本体质量评估模型普遍缺乏标准化支持的问题,构建一个标准的本体质量评估模 型具有极其重要意义。 为此, 首先研究ISO/IEC 25012 数据质量标准对维度的标准化定义; 其次采用GQM (Goal-Question-Metric)方法论为指导定义每个维度下的指标, 实现指标到维度的映射;然后在W3C(World Wide Web Consortium)提出的 DQV(Data Quality Vocabulary)数据质量模型的基础上进行扩展, 构建出一个具备可 扩展性和鲁棒性的本体质量模型。 通过提出的质量评估模型提供统一的、规范的术语体系描述本体质量的 各个要素,为本体质量评估提供了一个标准化的质量知识表示模型。 最后以本体完整性维度为例,构建相应的 质量评估模型,并使用井下作业数据集验证了模型的可行性,有效地解决数据治理领域本体质量评估模型普遍 缺乏标准化的问题,为数据治理领域提供了一个统一、规范的术语体系描述本体质量的各个要素。

针对人群的大尺度变化、复杂的背景、 以及标签噪声对计数精准度产生严重影响的问题,提出了一种 基于背景抑制与噪声监督的人群计数模型。 该模型在编码阶段使用VGG16_bn的前13层作为主干网络, 将 初步提取到的特征输入到双分支特征提取模块与背景信息聚合模块,分别缓解人群大尺度变化并提高背景的 可辨性。 最后融合两个模块所处理的信息, 使用解码器回归生成预测密度图,并与ground truth密度图进行 监督以实现对噪声的抑制。 与其他算法相比结果表明,该模型的计数精准度有所提升,在ShanghaiTech PartA 上的MAE(Mean Absolute Error)和 MSE(Mean Squared Error)分别为58.1 和95.9; 在 ShanghaiTech PartA 上进行 的消融实验也验证了各模块的有效性。 该算法能有效地提高人群计数的精度。

针对综合客运枢纽通常涉及大量的车辆和线路,并且其车流量、乘客需求、交通状况等是动态变化的, 容易存在时刻表冲突,导致车辆的多线路调度难度较高的问题,提出基于改进蚁群算法的综合客运枢纽车辆 多线路调度方法。 考虑减少运营成本与等待和总体行程时间,以最小化综合客运枢纽系统的运营费用与乘客 行程花费时间为目标,构建调度优化模型。 利用蚁群算法对模型求解,引入搜索热区、优化信息素更新策略与 优化启发因子改进蚁群算法,完成综合客运枢纽车辆多线路调度。 实验结果表明,笔者方法可以更全面地实施 车辆的多线路调度,车辆等待率低于5%,平均调度时间最高仅为5.8 s,有效提高了收敛率、精准度与效率。

为提高数据利用率,避免信息中风险因素对情报分析的影响,提出基于SVM(Support Vector Machine)的 智能情报分析数据风险特征筛选算法。 利用连续小波变换方法,排除情报数据中噪声信号对分析结果的影响, 结合主成分分析法建立投影矩阵,提取多种类无噪情报数据主要特征;将多种类情报数据的主要特征提取结果 输入至支持向量机中,利用最优化理论建立支持向量机内分类平面,并明确分类平面内特征数据分类规则, 实现情报数据风险特征的筛选。 实验结果表明,所提方法对情报数据可准确分类, 风险数据检测效率较高, 能实现风险数据的有效筛选。

针对为保护近年来易遭到自然或人为因素破坏的珍贵野外地质资源,以及为线上虚拟地质实习的教学改 革更好服务的问题,提出一种基于三维激光扫描的野外地质剖面自动重建技术。 利用FARO三维激光扫描仪 对不同尺度的野外地质露头进行三维高密度点云的数据采集,通过对野外采集到的优质数据进行处理、优化和 可视化建模,达到对野外珍贵地质资源保护的目的,同时丰富了学生的虚拟地质实习资源。 以辽宁省兴城市 龙回头景区部分野外地质露头为例,进行了虚拟地质建模与可视化应用,提高了地质实习实践教学质量。

由于行业用户的电量需求通常受季节性和周期性的影响,且有时获取的数据不完整、缺失或存在错误, 其均会对预测的准确性产生负面影响。 为实现对行业用户电量需求的精准预测,提出数据驱动和异构计算下 行业用户电量需求预测方法。 利用Lagrange插值算法填补用户电量数据缺失部分, 采用标准化预处理电量数 据。 为使电量需求预测足够精准,使用去噪自编码器、稀疏约束函数提取电量数据特征。 通过长时间记忆神经 网络的遗忘、输入、更新及输出门层得出电量未来变化趋势, 完成行业用户电量需求预测任务。 实验结果 表明, 所提方法适用于长期、短期的行业用户电量预测,且预测结果精度高、耗时短。

针对数据语义治理方面的研究不足, 尤其是缺乏从底层基础理论出发,对语义进行系统性探索,进而 实现数据语义标准化注册与管理的深入研究。 因此,从基础理论出发对语义组织与表示的本质进行揭示,进而 提出了概念世界的概念系统模型。 然后,结合ISO/IEC(International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission) 11179 系列标准分别构建了基于 MDR(Metadata Registry)的性质特征概念语义注册 元模型和关系特征概念语义注册元模型,实现了富语义知识的注册与管理。 最后,以油气勘探与评价领域数据 治理为背景,设计并开发了元数据注册及治理系统。 无论是从理论角度还是应用层面,基于MDR标准所提出 的两类语义模型的合理性与正确性得到了验证,体现了其在实际应用中的有效性。 

为增强纹理特征提取算法对旋转、 光照和尺度变化的鲁棒性, 提出分形加权局部形态模式(FWLMP: Fractal Weighted Local Morphological Pattern)。 首先, 利用分形维数对尺度变化的相对不变性, 构建一个尺度 不变的描述符。 然后使用数学形态学中的膨胀、腐蚀和开闭运算对其进行采样分析,利用分形维数图像计算其 权重。 该算法具有尺度不变性,对旋转和光照变化也具有鲁棒性。 为实现对清朝服饰图像的分类,构建了清朝 文武官补子图像数据集,并将FWLMP和同类算法在4个公共纹理数据集和自建的清朝文武官补子图像数据集 上进行了实验。 实验结果表明,FWLMP在纹理图像分类和清朝文武官补子图像分类上具有较好的应用价值。

 针对低照度场景下彩色偏振图像亮度低、噪声严重以及颜色失真等问题,提出了一种低照度彩色偏振 图像色彩增强的无监督学习算法LPEGAN(Low-Light Polarization Enhance Generative Adversarial Network)。 首先, 设计双分支特征提取模块,使用不同分支分别对斯托克斯参数S0 和S1 , S2 进行特征提取; 其次, 构建残差 空洞卷积模块,不同扩张率能扩大感受野,提高模型提取能力,减少图像颜色失真;最后,构造边缘纹理损失 函数, 用于保证增强图像与输入图像的结构相似性。 在公开的数据集LLCP(Low-Light Chromatic Intensity- Polarization Imaging)、 IPLNet(Intensity-Polarization Imaging in Low Light Network)以及自建数据集上进行了实验验 证。 结果表明,相较于其他算法,所提算法能呈现出更好的视觉效果,且各项评价指标均得到明显改善,偏振 图像亮度得到增强,噪声得到明显抑制,并且图像颜色更加真实自然。

针对监控视频识别突发事件效率低, 导致识别系统无法及时检测并响应突发事件, 增加潜在危险的 问题,提出应用计算机视觉的监控图像异常行为识别算法。 以监控图像的初始背景为基础,利用差分运算获取 背景与监控图像差分后的差分图像,并利用背景减除法对组合排序后的新监控图像实施二值化处理,完成目标 区域识别;然后利用矩形遍历目标区域,采集目标区域的有效运动块,提取运动块的特征向量,完成监控图像 异常行为特征提取;最后通过库恩塔克条件,完成监控图像异常行为识别。 实验结果表明,所提方法的异常 行为识别时间在1.0 s以内,识别准确率保持在94%以上,可准确识别监控图像异常行为,有效提高识别效率 与识别率。

为改进实验室人工管理方式效率低下、监测数据传输速度慢、信息化管理水平不足的问题,设计并实现 一种基于全光接入网的智慧实验室管控系统。 实验室管控系统由实验室前端监测、全光接入网数据传输和 实验室管控中心模块构成。 实验室前端监测模块以ESP8266 微控制器为主控芯片, 设计由指纹识别模块、 磁力锁、温湿度传感器、烟雾传感器和网络摄像头组成的实验室运行状态数据采集单元,实时采集实验室人员 管控、 视频监控和环境监测数据。 利用光网络单元、 光纤分配网络和光线路终端组建全光接入网数据传输 模块,远程高速传输各实验室监测数据。 开发实验室管控平台网页端,在终端管控服务器上实时显示各实验室 的运行状态数据。 系统联合调试结果表明, 该实验室管控系统能实现实时人员管控、 视频监控和环境监测 功能, 运行稳定可靠。 

地磁导航利用地磁场信息进行定位导航,但因地磁场变化缓慢,地磁信息不丰富,进行地磁匹配时辨识 度不高,在导航算法优化下依然不能得到理想的定位效果。 为使地磁场具有更高的辨识度,提高定位精度, 提出采用组合式人工磁源丰富地磁信息的方案。 选用稀钕铁硼材料制作的圆柱永磁体作为磁源,利用COMSOL 软件进行建模仿真,分析其磁场空间分布并确定磁信标设计方案。 采用标准差、粗糙度、信息熵评价磁信标 方案对地磁图特征的改善效果,从而确定更合理的磁信标方案以提高定位精度。 测试结果表明,在10m伊10 m 测试区域,组合式磁信标方案定位精度可达到厘米级。